package com.shujia.stream

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Durations, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo2UpdateStateByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、创建Spark执行环境
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("wc")
    conf.setMaster("local[2]")

    val sc = new SparkContext(conf)

    /**
     * Durations.seconds(5): 指定处理批次的大小
     */
    //2、创建Spark Streaming执行环境
    val ssc = new StreamingContext(sc, Durations.seconds(5))

    //指定checkpoint路径
    ssc.checkpoint("spakr/data/checkpoint")


    /**
     * nc -lk 8888
     * nc用于模拟实时数据源的工具
     * yum install nc
     */
    //3、读取数据
    val linesDS: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("master", 8888)


    //统计单词的数量
    val kvDS: DStream[(String, Int)] = linesDS
      .flatMap(line => line.split(","))
      .map(word => (word, 1))

    /**
     * reduceByKey: 只能统计每个批次内的数据，不能实现全局的累加统计
     * updateStateByKey: 有状态算子，每一次计算可以获取到之前的结果进行计算
     */

    val countDS: DStream[(String, Int)] = kvDS
      .updateStateByKey {
        /**
         * seq:当前批次的一个key所有的value
         * state： 这个key上一次的计算结果（状态）
         */
        case (seq: Seq[Int], Some(state)) => Option(seq.sum + state)

        //第一次遇到这个key时，之前没有状态
        case (seq: Seq[Int], None) => Option(seq.sum)
      }

    countDS.print()

    //4、启动spark streaming程序
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
    ssc.stop()
  }
}
